Oil Deposits HDU - 1241 搜索

本文介绍了一种用于探测和计算油田分布的算法。通过输入字符网格,算法能够识别并计算出独立油田的数量。采用广度优先搜索(BFS)策略,遍历每个可能的油田区域,确保准确计数。

The GeoSurvComp geologic survey company is responsible for detecting underground oil deposits. GeoSurvComp works with one large rectangular region of land at a time, and creates a grid that divides the land into numerous square plots. It then analyzes each plot separately, using sensing equipment to determine whether or not the plot contains oil. A plot containing oil is called a pocket. If two pockets are adjacent, then they are part of the same oil deposit. Oil deposits can be quite large and may contain numerous pockets. Your job is to determine how many different oil deposits are contained in a grid.

Input

The input file contains one or more grids. Each grid begins with a line containing m and n, the number of rows and columns in the grid, separated by a single space. If m = 0 it signals the end of the input; otherwise 1 <= m <= 100 and 1 <= n <= 100. Following this are m lines of n characters each (not counting the end-of-line characters). Each character corresponds to one plot, and is either `*', representing the absence of oil, or `@', representing an oil pocket.

Output

For each grid, output the number of distinct oil deposits. Two different pockets are part of the same oil deposit if they are adjacent horizontally, vertically, or diagonally. An oil deposit will not contain more than 100 pockets.

Sample Input

1 1
*
3 5
*@*@*
**@**
*@*@*
1 8
@@****@*
5 5 
****@
*@@*@

题目大意

     给你n和m,输入n行m列的字符(字符只能为'@'和'*'),如果一个'@'的相邻单位也是'@'的话,他们算一块油田,最后求出一共有几块油田。

思路

    输入完字符之后,for循环查找,当找到'@'时,广搜(bfs)它的四周,当发现'@'时,将其变为'*'。

代码
 

#include <iostream>

using namespace std;
int n,m;
char s[105][105];
int dz[8][2]={{-1,0},{0,-1},{1,0},{0,1},{-1,-1},{-1,1},{1,-1},{1,1}};
void bfs(int x,int y)
{
    if(s[x][y]!='@')
        return ;
    else
    {
    s[x][y]='*';
    for(int i=0;i<8;i++)
    {
        int x1 =x+dz[i][0];
        int y1 =y+dz[i][1];
        if(x1>=0 &&x1<n &&y1>=0 &&y1<m &&s[x1][y1]=='@')
        {
            bfs(x1,y1);
        }
    }
    }
}
int main()
{
    while(cin>>n>>m)
    {
        if(n==0 &&m==0)
            break;
        int cnt=0;
        for(int i=0;i<n;i++)
            for(int j=0;j<m;j++)
            cin>>s[i][j];
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            for(int j=0;j<m;j++)
            {
                if(s[i][j]=='@')
                {
                    bfs(i,j);
                    cnt++;
                }
            }
        }
        cout<<cnt<<endl;
    }
    return 0;
}

 

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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